Geben Sie ein Wort oder eine Phrase in einer beliebigen Sprache ein 👆
Sprache:
Übersetzung und Analyse von Wörtern durch künstliche Intelligenz ChatGPT
Auf dieser Seite erhalten Sie eine detaillierte Analyse eines Wortes oder einer Phrase mithilfe der besten heute verfügbaren Technologie der künstlichen Intelligenz:
- wie das Wort verwendet wird
- Häufigkeit der Nutzung
- es wird häufiger in mündlicher oder schriftlicher Rede verwendet
- Wortübersetzungsoptionen
- Anwendungsbeispiele (mehrere Phrasen mit Übersetzung)
- Etymologie
Was (wer) ist evolution strategy - definition
Evolution strategy
MATHEMATICAL OPTIMIZATION TECHNIQUE
Evolution strategies; Derandomized Evolution Strategy; Evolution Strategies
In computer science, an evolution strategy (ES) is an optimization technique based on ideas of evolution. It belongs to the general class of evolutionary computation or artificial evolution methodologies.
evolution strategy
MATHEMATICAL OPTIMIZATION TECHNIQUE
Evolution strategies; Derandomized Evolution Strategy; Evolution Strategies
(ES) A kind of evolutionary algorithm where individuals
(potential solutions) are encoded by a set of real-valued
"object variables" (the individual's "genome"). For each
object variable an individual also has a "strategy variable"
which determines the degree of mutation to be applied to the
corresponding object variable. The strategy variables also
mutate, allowing the rate of mutation of the object variables
to vary.
An ES is characterised by the population size, the
number of offspring produced in each generation and whether
the new population is selected from parents and offspring or
only from the offspring.
ES were invented in 1963 by Ingo Rechenberg, Hans-Paul
Schwefel at the Technical University of Berlin (TUB) while
searching for the optimal shapes of bodies in a flow.
(1995-02-03)
Natural evolution strategy
Natural evolution strategies (NES) are a family of numerical optimization algorithms for black box problems. Similar in spirit to evolution strategies, they iteratively update the (continuous) parameters of a search distribution by following the natural gradient towards higher expected fitness.
